CN118192477B - 一种用于塑焊一体机的设备智能控制系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种用于塑焊一体机的设备智能控制系统及方法，具体涉及设备控制技术领域，用于解决塑焊一体机控制差的问题；本发明通过使用超声波检测与红外热像技术对塑焊一体机焊接接头进行无损检测得到超声波检测数据和红外热像数据，将超声波检测数据与红外热像数据进行对比，确定缺陷位置热分布，并分析相关性以及进行状态初步判断，然后，根据超声波检测数据与红外热像数据对塑焊一体机的工作状态进行分析，获取分析过程中产生的数据融合信息，确定塑焊一体机的焊接状态是否正常，根据生成的不同型号，对塑焊一体机选择合适控制策略，进而提高了焊塑一体机的控制准确性，提高了塑焊的质量。

Description

一种用于塑焊一体机的设备智能控制系统及方法

技术领域

本发明涉及设备控制技术领域，更具体地说，本发明涉及一种用于塑焊一体机的设备智能控制系统及方法。

背景技术

塑焊一体机指的是将塑料件焊接在一起的设备，它利用特定的技术如热板焊接、振动焊接或激光焊接等，使塑料件在接触面融合形成结实的连接，塑焊一体机在很多行业中非常重要，比如汽车、电子、医疗设备和消费品包装。

现有技术存在的不足：

新型塑料材料具有多样性、轻便性、以及定制性强的特点，新型塑料材料能应用在多个方面，比如，汽车行业中被用于生产仪表板、内饰、外壳、灯具和各种引擎部件，能源行业中作为输送石油、天然气的管道，使用新型塑料材料例如高分子聚乙烯管材代替金属材料作为管道材质，新型高分子聚乙烯管材加工工艺简易、焊接设备简单、替换性好、管材内部不易产生腐蚀缺陷，但在不同使用场景下的焊接过程中，塑焊一体机的焊接接头可能无法达到与母材相同的强度，尤其是在高负荷或长期应用下塑焊接头内部更容易发生破裂或变形，而缺少对塑焊机接头内部质量分析，造成塑焊一体机焊接质量不达标，进而使得焊接失效风险的增加，影响焊接质量以及效率。

发明内容

为了克服现有技术的上述缺陷，本发明提供一种用于塑焊一体机的设备智能控制系统及方法，通过使用超声波检测与红外热像技术对塑焊一体机焊接接头进行无损检测得到超声波检测数据和红外热像数据，将超声波检测数据与红外热像数据进行对比，确定缺陷位置热分布，并分析相关性以及进行状态初步判断，然后，根据超声波检测数据与红外热像数据对塑焊一体机的工作状态进行分析，获取分析过程中产生的数据融合信息，确定塑焊一体机的焊接状态是否正常，根据生成的不同型号，对塑焊一体机选择合适控制策略，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种用于塑焊一体机的设备智能控制方法，包括如下步骤：

使用超声波检测对塑焊一体机焊接接头进行无损检测，将无损检测获取的数据和图像作为超声波检测数据，使用红外热像技术对焊接接头进行二次检测，并将检测结果作为红外热像数据；

将超声波检测数据与红外热像数据进行对比，根据超声波检测到的缺陷位置确定红外图像中相应位置的热分布，分析两者之间的相关性并进行状态的初步判断；

根据超声波检测数据与红外热像数据对塑焊一体机的工作状态进行分析，获取分析过程中产生的数据融合信息，确定塑焊一体机的焊接状态是否正常；

若塑焊一体机的焊接状态正常，则生成设备运行稳定信号，不采取进一步的控制措施，若塑焊一体机的焊接状态异常，则生成设备控制异常信号，对塑焊一体机进行控制和维护。

在一个优选的实施方式中，使用超声波检测对塑焊一体机焊接接头进行无损检测，将无损检测获取的数据和图像作为超声波检测数据，使用红外热像技术对焊接接头进行二次检测，并将检测结果作为红外热像数据，具体过程如下：

使用超声相控阵技术进行超声波检测分析，确定扫描模式，包括线性扫描、扇形扫描、旋转扫描；

根据被检材料的厚度和预期缺陷位置设定波束的焦距，调整波束的角度范围，并设定扫描速度，对接头或检测区域进行预处理后进行扫描，保存扫描的数据和图像作为超声波检测数据；

使用红外热像相机扫描接头焊接区域，记录热图像信息，并将扫描的热图像信息作为红外热像数据。

在一个优选的实施方式中，根据超声波检测数据与红外热像数据对塑焊一体机的工作状态进行分析，获取分析过程中产生的数据融合信息，具体过程如下：

数据融合信息包括焊接适配信息、变化响应信息；

焊接适配信息中包括焊接结构热稳定指数，变化响应信息中包括动态热声响应指数；

将获取到焊接结构热稳定指数、动态热声响应指数进行联立计算得到质量控制波动系数，并将生成的质量控制波动系数与设备调控阈值进行对比，生成不同信号。

在一个优选的实施方式中，焊接结构热稳定指数的获取方式为：

获取超声波检测数据中单位时间内的扫描次数c，获取焊接区域的总面积ZMJ，获取每次扫描得到的缺陷数量SL和缺陷面积MJ，建立缺陷数量集合：和缺陷面积集合：，获取缺陷数量均值和缺陷面积均值，计算结构完整值：，计算扫描缺陷偏差值：；

获取焊接区域的温度值集合，n表示采集次数，获取温度值集合最大温度值与最小温度值，计算得到热一致值，计算表达式为：，计算焊接结构热稳定指数，计算表达式为：。

在一个优选的实施方式中，动态热声响应指数的获取方式如下：

在焊接过程中实时采集超声波信号，并记录各焊接区域的反射强度QD和传播时间以及焊接区域范围，获取焊接区域范围内超声波在不同焊接区域的传播时间，建立传播时间集合，s表示总区域数目，计算得到声波值，计算表达式为：；

获取监测的测量距离JL，获取热像相机输出的数据中提取每个像素点的温度值T，计算像素点平均温度：，式中，是第t个像素的温度，z是焊接区域内温度测量点的总数，计算温度梯度值，计算表达式为：，式中，分别表示温度在水平和垂直方向上的空间导数，表示偏微分，计算动态热声响应指数，计算表达式为：。

在一个优选的实施方式中，若塑焊一体机的焊接状态正常，则生成设备运行稳定信号，不采取进一步的控制措施，若塑焊一体机的焊接状态异常，则生成设备控制异常信号，对塑焊一体机进行控制和维护，具体过程如下：

将质量控制波动系数与设备调控阈值进行对比；

若质量控制波动系数大于或等于设备调控阈值，则生成设备控制异常信号，表明塑焊一体机焊接过程状态出现异常，需要立即采取措施调整焊接参数或检查设备；

若质量控制波动系数小于设备调控阈值，则生成设备运行稳定信号，进行塑焊一体机工作状态正常，不需要采取进一步的控制措施。

一种用于塑焊一体机的设备智能控制系统，用于上述一种用于塑焊一体机的设备智能控制方法，包括：

无损检测数据采集模块，使用超声波检测对塑焊一体机焊接接头进行无损检测，将无损检测获取的数据和图像作为超声波检测数据，使用红外热像技术对焊接接头进行二次检测，并将检测结果作为红外热像数据；

状态初判模块，将超声波检测数据与红外热像数据进行对比，根据超声波检测到的缺陷位置确定红外图像中相应位置的热分布，分析两者之间的相关性并进行状态的初步判断；

状态控制分析模块，根据超声波检测数据与红外热像数据对塑焊一体机的工作状态进行分析，获取分析过程中产生的数据融合信息，确定塑焊一体机的焊接状态是否正常；

控制模块，若塑焊一体机的焊接状态正常，则生成设备运行稳定信号，不采取进一步的控制措施，若塑焊一体机的焊接状态异常，则生成设备控制异常信号，对塑焊一体机进行控制和维护。

本发明的技术效果和优点：

本发明通过使用超声波检测与红外热像技术对塑焊一体机焊接接头进行无损检测得到超声波检测数据和红外热像数据，将超声波检测数据与红外热像数据进行对比，确定缺陷位置热分布，并分析相关性以及进行状态初步判断，然后，根据超声波检测数据与红外热像数据对塑焊一体机的工作状态进行分析，获取分析过程中产生的数据融合信息，确定塑焊一体机的焊接状态是否正常，根据生成的不同型号，对塑焊一体机选择合适控制策略，进而提高了焊塑一体机的控制准确性，提高了塑焊的质量。

附图说明

图1为本发明一种用于塑焊一体机的设备智能控制方法的流程图。

图2为本发明一种用于塑焊一体机的设备智能控制系统的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例1：如图1所示，一种用于塑焊一体机的设备智能控制方法，所述方法包括：

使用超声波检测对塑焊一体机焊接接头进行无损检测，将无损检测获取的数据和图像作为超声波检测数据，使用红外热像技术对焊接接头进行二次检测，并将检测结果作为红外热像数据；

将超声波检测数据与红外热像数据进行对比，根据超声波检测到的缺陷位置确定红外图像中相应位置的热分布，分析两者之间的相关性并进行状态的初步判断；

根据超声波检测数据与红外热像数据对塑焊一体机的工作状态进行分析，获取分析过程中产生的数据融合信息，确定塑焊一体机的焊接状态是否正常；

若塑焊一体机的焊接状态正常，则生成设备运行稳定信号，不采取进一步的控制措施，若塑焊一体机的焊接状态异常，则生成设备控制异常信号，对塑焊一体机进行控制和维护。

塑焊一体机是对塑料材料进行焊接，新型塑料材料能应用在多个方面，例如，新型塑料材料在汽车制造中用于减轻车辆重量，提高燃油效率，塑料被用于生产仪表板、内饰、外壳、灯具和各种引擎部件，高性能复合材料甚至可用于车身结构的关键部分，以降低整体重量并提高安全性；

包装行业，塑料材料因其轻便和可塑性强的特点，被广泛用于食品和非食品包装，创新的塑料包装设计可以提高产品的保存效果和易用性，同时还能提供出色的视觉吸引力。

在塑焊过程中，对塑焊一体机的接头进行无损检测是一个确保焊接质量和结构完整性的关键步骤，对于塑料焊接接头，以下是一些常用的无损检测方法：

超声波检测是一种广泛使用的无损检测技术，利用超声波在材料中传播的特性来检测内部缺陷。对于塑料焊接，超声波检测可以用来检测接头内部的空洞、裂缝或未焊透区域；

光学检测：包括使用高分辨率摄像机和显微镜来观察焊接接头表面和边缘的外观。光学检测可以帮助识别表面裂缝、错位和其他表面缺陷

X射线检测，X射线检测是一种强大的内部缺陷检测方法，适用于密度变化较大的材料。虽然对某些塑料的检测效果不如金属明显，可以用来检测塑料焊接接头中较大的空洞和裂缝。

对于塑焊一体机焊接接头的无损检测，结合超声波检测和红外热像技术可以提供更全面的评估，超声波与红外热像技术结合利用了超声波检测的精确性和红外热像的全面覆盖能力。超声波可以精确定位内部缺陷，如裂缝或空洞，而红外热像技术能够通过分析焊接接头的热分布图来发现潜在的不均匀焊接区域；

在使用超声相控阵技术进行超声波检测分析，相控阵超声波技术利用多个小超声波探头元件组成的阵列，通过电子扫描、聚焦和波束偏转，可以在不移动探头的情况下检测工件的多个方向和深度，适用于复杂几何结构和高密度材料的检测，具体步骤如下：

设备准备和设置：选择合适的相控阵超声波探头，通常根据被检测材料的类型和预期缺陷的位置及大小进行选择，配置超声波检测仪，设定适当的频率、脉冲重复频率和增益，相控阵设备允许用户自定义波束角度和焦点位置；

在使用相控阵超声波技术进行扫描时，确定扫描方式和执行步骤，扫描模式包括线性扫描、扇形扫描、旋转扫描；

根据被检材料的厚度和预期缺陷位置设定波束的焦距，调整波束的角度范围，以覆盖更广泛的区域并提高检测效率，并设定合适的扫描速度，确保波束能够充分穿透材料并提供足够的数据分辨率；

在开始扫描前，确保所有设备已正确设置，包括探头的连接和校准，对接头或检测区域进行预处理，如清洁和涂抹耦合剂以保证声波的有效传输；

启动扫描设备，根据预设的扫描模式和路径执行操作，实时监控屏幕上的数据反馈，调整参数如需求以优化图像质量，按照设定的扫描路径收集数据，确保每个区域都被均匀覆盖，对于复杂结构，可能需要多角度或多次扫描以确保无遗漏；

在超声波检测中，声压在超声场中的分布是一个关键参数，因为它直接影响到超声波在介质中的传播特性和最终的检测效果，忽略介质中的衰减，超声场中任意一点的声压p可以通过下列数学表达式来描述，其中常见的模型是假设一个点源或球面波的发射模式，超声波从点源放射出并在介质中均匀传播，声压p在距离源点r处的简化数学表达式通常可以表示为：，式中，A是一个常数，表示声源的强度或初始振幅，r是从声源到考虑点的距离，ω是声波的角频率，t是时间，k是波数，，其中是波长，i是虚数单位，表明这是一个复数表达式，可以用来描述波的相位和幅度；

在实际应用中，超声场的复杂性远大于此模型，因为实际应用中的声源通常不是简单的点源，并且声波在传播过程中会受到介质的散射、吸收和反射的影响，这个基本模型提供了一个出发点，用于理解和分析超声场中声压的基本行为，实际中，可能需要更复杂的模型来准确描述超声场，特别是在考虑不同介质、不同探头形状和尺寸以及多频率情况下。

在超声相控阵中，声束的合成和聚焦依赖于每个阵元晶片的激发顺序和延迟时间的精确控制。通过这种方法，可以控制声波在待检测工件内的传播路径，实现声波的干涉加强，从而提高探测效果和分辨率，关于计算各阵元晶片的延迟时间计算步骤如下：

超声相控阵探头通过对阵列中每个阵元发射的声波施加不同的时间延迟，来调整声束的方向和焦点，这种时间延迟确保所有阵元发射的声波在指定的焦点处相遇和相互干涉，从而加强声束；

假设声束不发生偏转，即声波直接向前传播，并且所有阵元均朝向焦点F发射声波，如果F是在阵列的轴向正前方某一点，来计算每个阵元的延迟时间，设定焦点F的位置为(0，f)，其中f是焦距，即从探头到焦点的距离，假设阵元沿探头的水平线x轴布置，中心阵元位于x=0，第i个阵元的位置为，声波从第i个阵元到焦点F的距离可以用勾股定理计算得出：，延迟时间根据声波在介质中的传播速度c和距离来计算，于所有阵元的声波需要在焦点同时相遇，所以以最远阵元的传播时间为基准，计算其他阵元的相对延迟：，其中，是所有阵元到焦点距离的最大值；

通过上述计算表达式，每个阵元晶片的激发顺序可以精确设定，使得声波在焦点F处有效地干涉和聚焦，这种精确的时间控制使得相控阵超声波检测具有极高的灵活性和检测效果，适用于复杂结构和材料的无损检测。

根据初步扫描结果，如发现潜在缺陷区域，可能需要调整扫描焦点或重新扫描以获得更清晰的图像，完成所有扫描后，保存所有相关数据和图像作为超声波检测数据，并将超声波检测数据用于进行后续分析。

红外热像技术是一种通过检测和分析物体表面温度分布的方法，来识别内部结构的不同状态，在检测焊接接头的质量检测过程中，因为焊接过程中产生的热量所造成热分布情况用于分析接头完整性和均匀性的信息，在已经使用超声波检测技术进行了初步分析之后，使用红外热像技术进行二次分析可以提供补充信息，帮助进一步确认焊接接头的状况，以下是具体的步骤：

选择合适的红外热像相机，其分辨率和灵敏度应能满足检测需求，对红外热像相机进行校准，确保温度读数的准确性，包括但不限于环境温度的校正和发射率的设定；

获取在焊接过程所焊接区域温度变化情况，使用红外热像相机等红外扫描设备扫描焊接接头所焊接区域，记录热图像信息，扫描应覆盖焊接接头的全部区域，并将扫描的图像作为红外热像数据，以确保不遗漏任何可能的缺陷区域，将焊接区域与非焊接区域的温度对比，确定焊接接头内部的温度梯度和不规则模式；

例如，正在使用超声波焊接技术来焊接两块塑料板。在焊接过程中，超声波振动和压力导致接触面的塑料熔化，形成焊接接头，在焊接开始之前，使用红外热像相机对未焊接的塑料板进行基线温度测量，焊接过程中，持续使用红外热像相机记录焊接区域的温度变化，理想情况下，焊接区域的温度应该是均匀升高，显示出与非焊接区域清晰的温度差异。焊接区域的温度通常比周围材料高；

如果在焊接区域发现温度分布不均匀（如某些部分明显热于其他部分），这可能表明焊接不均，可能是由于材料不均匀或压力分布不均，如果焊接区域的某个部分温度相比其他部分明显较低，这可能是冷焊的迹象，意味着在该部分塑料没有充分熔化，焊接可能不牢固，根据温度分布的数据，操作员或自动控制系统可以调整焊接参数，如增加或减少超声波的功率，调整焊接头的压力，或改变焊接的持续时间，以优化焊接过程。

将红外热像的结果与超声波检测结果进行对比，分析两者之间的相关性，并进行初步判断，使用超声波检测到的缺陷位置检查红外图像中相应位置的热分布，根据红外热像和超声波检测的综合结果评估焊接接头的结构完整性，根据评估结果进而控制塑焊一体机设备，具体相关性分析以及判断步骤如下：

使用图像处理软件分析红外图像，寻找任何不均匀的热分布，用于表明接头内部的空洞、裂纹或其他缺陷，并进行定量分析，如计算焊接区域的最高温度、最低温度和平均温度，以及温度分布的标准偏差；

使用超声波设备收集关于焊接接头内部结构的数据，记录所有检测到的内部缺陷，如裂缝、空洞、未焊透等，包括它们的位置、大小和性质；使用红外热像相机获取焊接过程中及焊接后的温度分布图，记录温度的极值、平均值以及任何异常的热模式，如局部热点或冷点；

确保超声波和红外图像在空间上对齐，这样才能在相同的位置比较两种图像的数据，并从超声波检测和红外热像中提取量化数据，如缺陷区域的尺寸和温度分布的统计参数，使用统计方法，如皮尔逊相关系数或斯皮尔曼秩相关系数，来量化超声波检测结果和红外热图之间的相关性，如果存在显著的相关性，可以进一步使用回归分析来探究一个变量如何影响另一个变量；

基于统计分析的结果，解释两种技术指标之间的关系，进行初步判断预警。例如，如果发现热点区域通常与超声波检测到的内部缺陷位置一致，这可能表明焊接质量在这些区域较差，进行初步预警，提醒维护人员可以着重提高对此区域监测以及设备过程控制。

将从超声波与红外热像技术得到的数据实时传输并进行分析以检测可能的焊接缺陷，这些数据包括焊接接头的内部结构信息（超声波检测数据）和焊接过程中的温度分布信息（红外热像数据），并对可能存在的缺陷进行设备管理；

根据超声波检测数据与红外热像数据对塑焊一体机的工作状态进行分析，获取分析过程中产生的数据融合信息，确定塑焊一体机的焊接状态是否正常，识别出设备的运行效率、维护需求以及可能的性能改进点，数据融合信息包括焊接适配信息、变化响应信息；

焊接适配信息包括焊接结构热稳定指数并标定为HJJ，变化响应信息包括动态热声响应指数并标定为DTR；

焊接适配信息中的焊接结构热稳定指数是用于表示焊接结构的完整性和红外热像中所反映的热一致性，通过量化结构完整性和热一致性的融合，提供一个全面的评估指标，帮助判断焊接接头的质量和稳定性，焊接结构热稳定指数对多个方面具有重要的影响，主要包括：

质量保证：焊接结构热稳定指数提供了一个定量的指标来评估焊接接头的质量，通过实时监控此指数，可以即时发现焊接过程中的问题，如不均匀加热或内部缺陷，从而保证焊接质量；

过程优化：利用焊接结构热稳定指数进行的数据分析可以帮助确定最优的焊接参数，如焊接时间、能量输入和压力等，从而优化生产过程，提高生产效率，并减少材料浪费；

预测性维护：焊接结构热稳定指数可以作为预测性维护的一部分，通过分析长期趋势来预测设备故障和维护需求，从而提前规划维护活动，减少突发性设备停机对生产的影响。

高的焊接结构热稳定指数通常反映了焊接参数（如功率、压力和时间）的优化配置，以及焊接过程的精确控制。这种控制有助于保持焊接过程的稳定性，减少由于参数波动引起的质量问题。

焊接结构热稳定指数的获取方式为：

获取超声波检测数据中单位时间内的扫描次数c，获取焊接区域的总面积ZMJ，获取每次扫描得到的缺陷数量SL和缺陷面积MJ，建立缺陷数量集合：和缺陷面积集合：，获取缺陷数量均值和缺陷面积均值，计算结构完整值：，计算扫描缺陷偏差值：；

获取焊接区域的温度值集合，n表示采集次数，获取温度值集合最大温度值与最小温度值，计算得到热一致值，计算表达式为：，计算焊接结构热稳定指数，计算表达式为：。

需要说明的是，扫描速度是根据超声波设备的参数设置的，焊接区域的温度值是根据红外热像相机对整个焊接区域进行监视，并按照一定频率进行采集得到的。

变化响应信息中的动态热声响应指数是用于表示焊接过程中材料对热输入的响应和超声波信号的动态关系，将焊接过程中的热分布（通过红外热像技术监测）与材料结构完整性（通过超声波检测评估）的变化相结合，从而提供一个更全面的焊接质量评估，反映了焊接过程中的热和声波特性的互动情况，通过实时监测焊接过程中的热和声波变化，能够即时反映焊接参数的调整是否达到预期效果，利用动态热声响应指数进行焊接参数的优化，如调整功率、焊接速度和压力等，以确保最佳的热分布和声波反应，从而提高焊接接头的质量。

通过结合超声波检测的内部缺陷信息和红外热像的温度均匀性，动态热声响应指数提供了一个关于焊接接头完整性的综合视图，从而帮助评估焊接质量，提高预测接头的长期性能情况。

动态热声响应指数的获取方式如下：

在焊接过程中实时采集超声波信号，并记录各焊接区域的反射强度QD和传播时间以及焊接区域范围，获取焊接区域范围内超声波在不同焊接区域的传播时间，建立传播时间集合，s表示总区域数目，计算得到声波值，计算表达式为：；

获取监测的测量距离JL，获取热像相机输出的数据中提取每个像素点的温度值T，计算像素点平均温度：，式中，是第t个像素的温度，z是焊接区域内温度测量点的总数，计算温度梯度值，计算表达式为：，式中，分别表示温度在水平和垂直方向上的空间导数，表示偏微分，计算动态热声响应指数，计算表达式为：。

需要说明的是，测量距离是指红外热像相机与目标物体之间的距离；温度在水平和垂直方向上的空间导数，可以通过数值微分方法（例如有限差分法）从温度矩阵中计算得出；表示偏微分，用于多变量函数，指出函数对其中一个变量的局部变化率，例如，函数中的y相对于某个变量的偏导数，即在y是一个关于多个变量的函数时，对其中一个变量进行微分。

动态热声响应指数越大，焊接区域的温度分布更加均匀，且超声波检测到的内部缺陷较少，这通常表明焊接过程较为理想，焊接接头的质量高，因为良好的温度控制有助于确保材料在焊接过程中得到适当的熔化和固化，也反映了焊接接头的热一致性良好，这有助于减少因温度不均导致的应力集中，降低裂纹或其他缺陷的发生概率。同时，超声波检测的结果表明结构完整性较好，缺陷少，从而增加了焊接结构的可靠性和耐用性。

将获取到焊接结构热稳定指数、动态热声响应指数进行综合计算后得到质量控制波动系数，表达式为：，式中，为质量控制波动系数，、为焊接结构热稳定指数HJJ、动态热声响应指数DTR的预设比例系数，且、均大于0。

需要说明的是，预设比例系数的大小是为了将各个参数进行量化得到的一个具体的数值，其为了便于后续比较，关于系数的大小，取决于样本数据的多少及本领域技术人员对每一组样本数据初步设定对应的预设比例系数；并不唯一，只要不影响参数与量化后数值的比例关系即可，如同动态热声响应指数与质量控制波动系数反比关系。

焊接结构热稳定指数越小、动态热声响应指数越小，即质量控制波动系数的表现值越大，表明塑焊一体机在焊接过程越不稳定，焊接过程中更容易出现显著的参数波动，如温度、压力或功率调节不当，焊接结构热稳定性和声波响应性差，更容易造成焊接接头的可靠性降低，过高的质量控制波动系数需要对整个焊接过程进行详细的重新评估，包括使用的材料、焊接技术、设备设置和操作流程，确保所有焊接设备和监测工具都经过适当的校准和维护，以提高数据的准确性和可靠性；

通过综合考虑焊接结构热稳定指数和动态热声响应指数，质量控制波动系数能够更全面地评估塑焊一体机的状态。

焊接结构热稳定指数越大、动态热声响应指数越大，即质量控制波动系数的表现值越小，表明焊接过程中热分布更均匀且超声波检测到的内部结构完整性较好，塑焊过程控制得更加精细，导致焊接过程更稳定，从而使得生产效率提高。

将生成的质量控制波动系数与设备调控阈值进行对比，生成不同控制信号，根据生成的控制信号进行对应的控制策略调整；

获取到质量控制波动系数后，将质量控制波动系数与设备调控阈值进行对比；

若质量控制波动系数大于或等于设备调控阈值，则生成设备控制异常信号，表示焊接过程中的参数（如温度、压力、功率）未能恰当调节，导致焊接过程出现波动，导致焊接质量不一致，产生缺陷如孔洞、裂纹或冷焊等，增加了生产废品率和返工率，立即采取措施调整焊接参数或检查设备，对塑焊一体机中各相关焊接设备进行检查和维护，确保在焊接过程中设备正常工作；

若质量控制波动系数小于设备调控阈值，则生成设备运行稳定信号，这表示塑焊一体机能正常进行工作，不需要采取进一步的控制措施，塑焊一体机各相关焊接设备在焊接过程中状态稳定，不需要额外的控制，保持正常焊接工作。

通过对质量控制波动系数和设备调控阈值的对比，可以及时监测和评估塑焊一体机在焊接过程中的工作状态，从而根据评估结果及时发现潜在问题并采取有效措施，确保塑焊一体机设备的稳定运行。

接收到设备设备控制异常信号后，应及时采取相应的措施，以纠正塑焊一体机设备的异常情况；

例如，在一个生产线上，塑焊一体机在焊接塑料组件时，质量控制波动系数超过了设定的设备调控阈值，提示设备控制异常，这可能是由于焊接温度不适当或设备校准偏差引起的。

接收到异常信号后，首先暂停设备运行，避免产生更多的不合格品，减少损失，对塑焊一体机进行全面检查，重点检查焊接头部、温控系统、超声波发生器等关键部件是否存在明显的故障或损耗；

数据分析，查看设备的操作数据和错误日志，确定异常信号的具体原因。比如检查焊接温度记录、压力数据和超声波强度设置是否在预设的正常范围内，并对超声波系统进行重新校准，确保其发生的频率和强度符合塑料焊接的需求；

调整完毕后，重新启动设备进行测试运行，观察是否有改善，并在接下来的生产中实施加强的实时监控，继续观察生成的质量控制波动系数是否回归正常范围，确保调整措施的有效性；

将发生的异常情况、采取的措施和结果进行详细记录，便于未来的问题追踪和持续改进，与生产团队和维护团队分享这次事件的处理经验，反馈可能的设备问题和改进措施，提高团队的响应能力和技术水平。

通过这样的应对措施，可以有效地纠正塑焊一体机设备的异常情况，确保焊接质量，减少生产中断，同时也能增强团队对未来类似问题的处理能力，根据系统性的响应流程提高生产稳定性和产品质量。

需要说明的是，设备调控阈值的设定可以根据具体的场景和需求来确定，通常是根据历史数据、性能指标等因素进行调整和优化。

本发明通过使用超声波检测与红外热像技术对塑焊一体机焊接接头进行无损检测得到超声波检测数据和红外热像数据，将超声波检测数据与红外热像数据进行对比，确定缺陷位置热分布，并分析相关性以及进行状态初步判断，然后，根据超声波检测数据与红外热像数据对塑焊一体机的工作状态进行分析，获取分析过程中产生的数据融合信息，确定塑焊一体机的焊接状态是否正常，根据生成的不同型号，对塑焊一体机选择合适控制策略，进而提高了焊塑一体机的控制准确性，提高了塑焊的质量。

实施例2，本实施例为实施例1的系统实施例，用于实现实施例1中介绍的一种用于塑焊一体机的设备智能控制方法，如图2所示，具体包括：

无损检测数据采集模块，使用超声波检测对塑焊一体机焊接接头进行无损检测，将无损检测获取的数据和图像作为超声波检测数据，使用红外热像技术对焊接接头进行二次检测，并将检测结果作为红外热像数据；

状态初判模块，将超声波检测数据与红外热像数据进行对比，根据超声波检测到的缺陷位置确定红外图像中相应位置的热分布，分析两者之间的相关性并进行状态的初步判断；

状态控制分析模块，根据超声波检测数据与红外热像数据对塑焊一体机的工作状态进行分析，获取分析过程中产生的数据融合信息，确定塑焊一体机的焊接状态是否正常；

控制模块，若塑焊一体机的焊接状态正常，则生成设备运行稳定信号，不采取进一步的控制措施，若塑焊一体机的焊接状态异常，则生成设备控制异常信号，对塑焊一体机进行控制和维护。

上述公式均是去量纲取其数值计算，具体去量纲可采用标准化等多种手段，在此不进行赘述，公式是由采集大量数据进行软件模拟得到最近真实情况的一个公式，公式中的预设参数由本领域的技术人员根据实际情况进行设置。

上述实施例，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或其他任意组合来实现。当使用软件实现时，上述实施例可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令或计算机程序。在计算机上加载或执行所述计算机指令或计算机程序时，全部或部分地产生按照本申请实施例所述的流程或功能。所述计算机可以为通用计算机、专用计算机、计算机网络，或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线或无线（例如红外、无线、微波等）方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集合的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质（例如，软盘、ATA硬盘、磁带）、光介质（例如，DVD），或者半导体介质。半导体介质可以是固态ATA硬盘。

应理解，在本申请的各种实施例中，上述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件，或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其他的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其他的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，既可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。

以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (4)

1.一种用于塑焊一体机的设备智能控制方法，其特征在于，包括如下步骤：

使用超声波检测对塑焊一体机焊接接头进行无损检测，将无损检测获取的数据和图像作为超声波检测数据，使用红外热像技术对焊接接头进行二次检测，并将检测结果作为红外热像数据；

将超声波检测数据与红外热像数据进行对比，根据超声波检测到的缺陷位置确定红外图像中相应位置的热分布，分析两者之间的相关性并进行状态的初步判断；

根据超声波检测数据与红外热像数据对塑焊一体机的工作状态进行分析，获取分析过程中产生的数据融合信息，确定塑焊一体机的焊接状态是否正常；

若塑焊一体机的焊接状态正常，则生成设备运行稳定信号，不采取进一步的控制措施，若塑焊一体机的焊接状态异常，则生成设备控制异常信号，对塑焊一体机进行控制和维护；

根据超声波检测数据与红外热像数据对塑焊一体机的工作状态进行分析，获取分析过程中产生的数据融合信息，具体过程如下：

数据融合信息包括焊接适配信息、变化响应信息；

焊接适配信息中包括焊接结构热稳定指数，变化响应信息中包括动态热声响应指数；

将获取到焊接结构热稳定指数、动态热声响应指数进行联立计算得到质量控制波动系数，并将生成的质量控制波动系数与设备调控阈值进行对比，生成不同信号；

焊接结构热稳定指数的获取方式为：

获取超声波检测数据中单位时间内的扫描次数c，获取焊接区域的总面积ZMJ，获取每次扫描得到的缺陷数量SL和缺陷面积MJ，建立缺陷数量集合：和缺陷面积集合：，获取缺陷数量均值和缺陷面积均值，计算结构完整值：，计算扫描缺陷偏差值：；

获取焊接区域的温度值集合，n表示采集次数，获取温度值集合最大温度值与最小温度值，计算得到热一致值，计算表达式为：，计算焊接结构热稳定指数，计算表达式为：；

动态热声响应指数的获取方式如下：

在焊接过程中实时采集超声波信号，并记录各焊接区域的反射强度QD和传播时间以及焊接区域范围，获取焊接区域范围内超声波在不同焊接区域的传播时间，建立传播时间集合，s表示总区域数目，计算得到声波值，计算表达式为：；

获取监测的测量距离JL，获取热像相机输出的数据中提取每个像素点的温度值T，计算像素点平均温度：，式中，是第t个像素的温度，z是焊接区域内温度测量点的总数，计算温度梯度值，计算表达式为：，式中，分别表示温度在水平和垂直方向上的空间导数，表示偏微分，计算动态热声响应指数，计算表达式为：。

2.根据权利要求1所述的一种用于塑焊一体机的设备智能控制方法，其特征在于：使用超声波检测对塑焊一体机焊接接头进行无损检测，将无损检测获取的数据和图像作为超声波检测数据，使用红外热像技术对焊接接头进行二次检测，并将检测结果作为红外热像数据，具体过程如下：

使用超声相控阵技术进行超声波检测分析，确定扫描模式，包括线性扫描、扇形扫描、旋转扫描；

根据被检材料的厚度和预期缺陷位置设定波束的焦距，调整波束的角度范围，并设定扫描速度，对接头或检测区域进行预处理后进行扫描，保存扫描的数据和图像作为超声波检测数据；

使用红外热像相机扫描接头焊接区域，记录热图像信息，并将扫描的热图像信息作为红外热像数据。

3.根据权利要求2所述的一种用于塑焊一体机的设备智能控制方法，其特征在于：若塑焊一体机的焊接状态正常，则生成设备运行稳定信号，不采取进一步的控制措施，若塑焊一体机的焊接状态异常，则生成设备控制异常信号，对塑焊一体机进行控制和维护，具体过程如下：

将质量控制波动系数与设备调控阈值进行对比；

若质量控制波动系数大于或等于设备调控阈值，则生成设备控制异常信号，表明塑焊一体机焊接过程状态出现异常，需要立即采取措施调整焊接参数或检查设备；

若质量控制波动系数小于设备调控阈值，则生成设备运行稳定信号，进行塑焊一体机工作状态正常，不需要采取进一步的控制措施。

4.一种用于塑焊一体机的设备智能控制系统，用于实现权利要求1-3中任一项所述的一种用于塑焊一体机的设备智能控制方法，其特征在于，包括：

无损检测数据采集模块，使用超声波检测对塑焊一体机焊接接头进行无损检测，将无损检测获取的数据和图像作为超声波检测数据，使用红外热像技术对焊接接头进行二次检测，并将检测结果作为红外热像数据；

状态初判模块，将超声波检测数据与红外热像数据进行对比，根据超声波检测到的缺陷位置确定红外图像中相应位置的热分布，分析两者之间的相关性并进行状态的初步判断；

状态控制分析模块，根据超声波检测数据与红外热像数据对塑焊一体机的工作状态进行分析，获取分析过程中产生的数据融合信息，确定塑焊一体机的焊接状态是否正常；

控制模块，若塑焊一体机的焊接状态正常，则生成设备运行稳定信号，不采取进一步的控制措施，若塑焊一体机的焊接状态异常，则生成设备控制异常信号，对塑焊一体机进行控制和维护。